使用显式上下文条件的关系抽取

ACLFeb, 2019

Relation Extraction using Explicit Context Conditioning

Gaurav Singh, Parminder Bhatia

TL;DR该研究提出了计算上下文标记间隐式关系并与一阶关系得分相结合，以改进关系抽取模型性能的方法。在两个生物医学数据集上得到了最优结果。

Abstract

relation extraction (RE) aims to label relations between groups of marked entities in raw text. Most current RE models learn context-aware representations of the target entities that are then used to establish relation between them. This works well for intra-sentence RE and we call the

relation extraction context-aware representations first-order relations second-order relations biomedical datasets

发现论文，激发创造

以实体为中心的跨文档关系抽取

本论文提出基于实体的文档上下文过滤来构建输入并基于跨路径实体关系注意力的交叉文档关系提取模型，与现有方法比较，在 CodRED 数据集上取得至少 10％的 F1 值的提升，从而展示其在跨文档关系提取中的有效性。

Oct, 2022

关系之间的关系：关系抽取问题的新范式

本文提出了一种基于图神经网络和关系矩阵变换器的数据驱动关系提取新方法，不需要手工规则，能够完整考虑同一个上下文中的多个关系，并通过对 ACE05 数据集和 SemEval 2018 Task 7.2 等数据集的实验验证，证明该方法优于现有方法 1.12％到 2.55％不等。

Jun, 2020

关系抽取的连续理由提取：合理思考所见

本文提出了一种新的关系抽取框架 RE2，通过运用连续性和稀疏性因素来获取有关联且连贯的理由，从而解决了保留相关内容和移除噪声段落的难题。

May, 2023

面向文档级关系抽取的全局 - 局部神经网络

本文提出了一种新的模型对文档级别关系抽取进行建模，该模型能够对全局和局部的实体表示以及上下文关系表示进行编码并提供更好的实验结果。

Sep, 2020

关系抽取在临床文档理解中的应用

该文介绍了一种文本挖掘框架，利用 Named Entity Recognition 和 Relation Extraction 模型对医学文献和数字临床记录进行处理，取得优异的实验结果，并构建了一个生物医学知识图谱。系统使用 Spark NLP 库提供的生产级、可伸缩、硬件优化、可训练和可调整的 NLP 框架。

Dec, 2021

关系抽取和分类的生成模型

本文介绍了一个名为 GREC 的关系抽取和分类的生成模型，采用序列生成任务对关系进行建模，并探索了各种编码表示方法，提出了负采样和解码缩放技术，可实现一次性从句子中提取所有关系三元组，从而在三个基准关系抽取数据集上取得了最新的表现，虽然一次性处理比传统方法在效率上损失了一部分性能，但它更具计算效率。

Feb, 2022

具有关系相关增强的文档级关系提取

我们提出了一种关系图方法，用于明确利用关系之间的相互依赖性，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联，并通过关系图模型化关系之间的相关性，以及通过关系信息传播的关系相关矩阵的重要性。实验结果验证了我们的方法可以提高多关系抽取的性能，在文档级别关系抽取中考虑关系的相互关联的有效性。

Oct, 2023

更多数据、更多关系、更多上下文和更多开放：关系抽取综述与展望

本文回顾了现有的关系抽取方法，分析了当前面临的关键挑战，并展示了通向更强大的关系抽取的有前途的方向。

Apr, 2020

关系抽取：综述

本文介绍了关系抽取（RE）的若干重要的监督、半监督和无监督技术，以及开放信息抽取（OIE）和远程监督的范例，最后描述了近期 RE 技术和未来研究方向。这篇综述对于领域的新手、研究人员和实践者都有用。

Dec, 2017

只需三句话：本地路径增强的文档关系提取

该论文提出了一种简单而有效的文档级关系抽取方法，可结合 BiLSTM 使用少量证据句子识别给定实体对之间的关系，并在基准数据集上取得了优异的性能，甚至优于基于图神经网络的方法。

Jun, 2021